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Enregistrement W4415732110 · doi:10.21037/jtd-2025-1375

Impact of sarcopenia on early surgical outcomes in elderly patients following lung cancer surgery: a prospective cohort study

2025· article· en· W4415732110 sur OpenAlexaboutno aff
Hyeok Sang Woo, Kwon Joong Na, Taeyoung Yun, Ji Hyeon Park, Bubse Na, Samina Park, Hyun Joo Lee, Chang Hyun Kang, Young Tae Kim, In Kyu Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaProspective cohort studyLung cancerCancerCohort studyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sarcopenia, characterized by reduced muscle mass, strength, and physical performance, has been linked to poor surgical outcomes. Its prevalence increases markedly with age and has been associated with various adverse health conditions in the elderly, including mental health issues like cognitive impairment, quality of life and depression. However, its impact based on international criteria remains unclear in elderly patients undergoing lung cancer surgery. Therefore, we aimed to prospectively evaluate the association between sarcopenia, defined by international guidelines, and postoperative outcomes, as well as geriatric mental health, in this population. Methods: The LUng CAncer Surgery in sarcoPENia patients with old age (LUCAS-PEN) study (ClinicalTrials.gov identifier NCT05346185) prospectively enrolled patients aged ≥70 years undergoing curative lung cancer surgery. Sarcopenia was defined using the Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS) criteria. The primary outcome was postoperative complication rates. Propensity score matching (PSM, 1:4) was performed to reduce selection bias. Geriatric mental health was assessed using the Korean version of the Geriatric Depression Scale (GDS-K), the Korean version of the EuroQoL 5-Dimension 5-Level (EQ-5D-5L), EuroQoL Visual Analog Scale (EQ-VAS), and the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment (K-MoCA). Results: Among 400 patients, 357 completed all assessments, and 24 (6.7%) were diagnosed with sarcopenia. Compared to non-sarcopenic patients, the sarcopenia group had a lower body mass index (22.73±2.63 vs. 23.29±2.87 kg/m2, P=0.38) and a higher proportion of clinical node (N) stage ≥1 (29.2% vs. 18.8%, P=0.40). Overall complication rates (25.0% vs. 21.6%, P=0.80) did not significantly differ. In multivariable analysis, neither sarcopenia nor its components were associated with postoperative complications. After PSM, complication rates remained similar between sarcopenic and non-sarcopenic groups (24.0% vs. 25.0%, P>0.99). However, the sarcopenia group had significantly worse mental health outcomes: higher GDS-K scores (6.5 vs. 3.0, P=0.001), lower EQ-5D-5L (0.829 vs. 0.728, P<0.001) and EQ-VAS scores (80 vs. 70, P=0.002), and a higher prevalence of cognitive impairment (27.8% vs. 7.2%, P=0.01). Conclusions: This is the first large prospective study to evaluate sarcopenia according to international guidelines for lung cancer surgery. In this prospective study applying AWGS criteria, sarcopenia was not associated with increased early postoperative complications in elderly patients undergoing lung cancer surgery. However, sarcopenia was linked to poorer mental health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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